DevOps의 AI: 소프트웨어 배포 및 운영 간소화

기름칠이 잘 된 기계처럼, 귀하의 조직은 중요한 소프트웨어 배포를 앞두고 있습니다. 귀하는 최첨단 AI 솔루션에 막대한 투자를 했으며, 디지털 혁신 전략이 설정되었으며, 귀하의 시야는 미래에 확고히 고정되어 있습니다. 그러나 질문은 여전히 ​​​​있습니다. AI의 힘을 진정으로 활용하여 소프트웨어 배포 및 운영을 간소화할 수 있습니까?

글로벌 디지털 혁신 시장이 엄청난 속도로 돌진하고 있는 세상에서 $ 1,548.9 억 2027년에는 연평균 성장률(CAGR) 21.1%로 단순히 물 위를 걷는 것만으로는 충분하지 않습니다. 

신흥으로 DevOps 동향 소프트웨어 개발을 재정의하면 기업은 고급 기능을 활용하여 AI 도입 속도를 높일 수 있습니다. 그렇기 때문에 경쟁력을 유지하고 관련성을 유지하려면 AI와 DevOps의 역동적인 듀오를 수용해야 합니다.

이 기사에서는 인공 지능과 DevOps의 혁신적인 시너지 효과에 대해 자세히 알아보고, 이 파트너십을 통해 운영을 어떻게 재정의하여 확장 가능하고 미래에 대비할 수 있는지 살펴봅니다. 

DevOps는 어떻게 AI를 가속화하나요?

DevOps 팀은 데이터 학습을 위해 AI의 강력한 기능을 활용하고 풍부한 통찰력을 제공함으로써 개발 프로세스 속도를 높이고 품질 보증을 통해 개선할 수 있습니다. 이는 중요한 문제에 직면하면서 혁신적인 솔루션을 채택하도록 추진합니다. 

AI와 DevOps의 콤보를 통합하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

• 전체 프로세스를 더 빠르게 만듭니다. 인공지능을 운영에 도입하는 것은 대부분의 기업에게 여전히 새로운 일입니다. 보다 원활한 AI 구현을 위해서는 전용 테스트 환경을 구축해야 하기 때문입니다. 또한 코드를 소프트웨어에 배포하는 것은 약간 까다롭고 시간이 많이 걸립니다. DevOps를 사용하면 그러한 작업을 수행할 필요가 없으므로 결국 시장 시간이 단축됩니다.

• 품질 향상: AI의 효율성은 AI가 처리하는 데이터의 품질에 크게 영향을 받습니다. 수준 이하의 데이터로 AI 모델을 훈련하면 편향된 반응과 바람직하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 언제 비정형 데이터 AI 개발 중에 DevOps 프로세스는 데이터 정리에 중요한 역할을 하여 궁극적으로 전반적인 모델 품질을 향상시킵니다.
• AI 품질 개선: AI 시스템의 효율성은 데이터 품질에 달려 있습니다. 불량한 데이터는 AI 응답을 왜곡할 수 있습니다. DevOps는 개발 중에 구조화되지 않은 데이터를 정리하여 모델 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
• AI 확장: AI의 복잡한 역할과 프로세스를 관리하는 것은 어렵습니다. DevOps는 제공을 가속화하고, 반복 작업을 줄이며, 팀이 이후 개발 단계에 집중할 수 있도록 해줍니다.
• AI 안정성 보장: DevOps, 특히 지속적인 통합은 잘못된 제품 출시를 방지합니다. 오류 없는 모델을 보장하여 AI 시스템의 신뢰성과 안정성을 높입니다.

DevOps 문화는 어떻게 AI 성능을 향상시킬까요?

AI 지원 솔루션은 완벽한 기능을 제공하여 비즈니스 운영을 크게 혁신했습니다. 그러나 여전히 인공지능은 이를 극복하기 위해 엄청난 노력과 혁신적인 기술이 필요하기 때문에 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 따라서 품질 데이터세트를 확보하고 정확한 결과를 예측하는 것이 복잡해집니다.

기업은 뛰어난 결과를 달성하기 위해 DevOps 문화를 조성해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 효과적인 개발, 통합 및 프로세스 파이프라인이 가능해집니다.

다음은 AI 프로세스를 DevOps 문화에 적용할 수 있도록 만드는 단계입니다. 

• 데이터 준비 

고품질 데이터 세트를 생성하려면 원시 데이터를 통해 귀중한 통찰력으로 변환해야 합니다. 기계 학습. 데이터 준비에는 데이터 수집, 정리, 변환 및 저장과 같은 단계가 포함되며, 이는 데이터 과학자에게 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 

DevOps를 데이터 처리에 통합하려면 "DevOps for Data" 또는 "DataOps"로 알려진 프로세스를 자동화하고 간소화해야 합니다.

DataOps는 기술을 사용하여 데이터 전달을 자동화하여 품질과 일관성을 보장합니다. DevOps 방식은 팀 협업과 워크플로 효율성을 향상시킵니다.

• 모델 개발

효율적인 개발 및 배포는 AI/ML 개발의 중요하면서도 어려운 측면 중 하나입니다. 개발 팀은 동시 개발, 테스트 및 모델 버전 제어 파이프라인을 자동화해야 합니다.

AI 및 ML 프로젝트에는 빈번한 증분 반복과 프로덕션에의 원활한 통합이 필요합니다. CI / CD 보다 더 전체적인 접근 방식으로 피할 수 있습니다.

AI 및 ML 모델 개발 및 테스트에는 시간이 많이 소요된다는 점을 고려하여 이러한 단계에 대해 별도의 타임라인을 설정하는 것이 좋습니다.

AI/ML 개발은 품질 저하 없이 가치를 제공하는 데 초점을 맞춘 지속적인 프로세스입니다. 지속적인 개선과 오류 확인을 통해 AI 모델의 수명주기와 발전을 향상하려면 팀 협업이 필수적입니다.

• 모델 배포

DevOps는 고도로 분산된 플랫폼에서 AI 모델을 더 작게 만들어 실시간으로 데이터 스트림을 더 쉽게 관리할 수 있도록 해줍니다. 이러한 모델은 AI 운영을 향상시킬 수 있지만 다음과 같은 몇 가지 중요한 과제도 제기할 수 있습니다.

• 모델을 쉽게 검색할 수 있도록 만들기
• 추적성 유지
• 녹음 시도 및 연구
• 모델 성능 시각화
  

이러한 과제를 해결하려면 DevOps, IT 팀 및 ML 전문가가 원활한 팀워크를 위해 협력해야 합니다. MLOps(Machine Learning Operations)는 AI/ML 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 자동화하여 구성원 간의 효율적인 협업을 촉진합니다. 소프트웨어 개발 팀.

• 모델 모니터링 및 학습

DevOps는 소프트웨어 개발을 간소화하여 더 빠른 릴리스를 가능하게 합니다. AI/ML 모델은 초기 매개변수에서 벗어날 수 있으므로 예측 성능을 최적화하기 위한 시정 조치가 필요합니다. 지속적인 개선을 위해서는 DevOps에서 지속적인 학습이 필수적입니다.

지속적인 개선과 학습을 달성하려면:

• 데이터 과학자로부터 피드백을 수집하세요.
• AI 역할에 대한 교육 목표를 설정합니다.
• DevOps 팀의 목표를 정의합니다.
• 필수 리소스에 대한 액세스를 보장합니다.

AI 배포는 자동화를 기반으로 하고 적응 가능해야 하며 비즈니스 목표에 맞춰 최대 가치를 제공해야 합니다.

지속적인 통합으로 AI 모델링 속도 향상

제품 개발 및 구현에서 기업은 종종 반복 단계를 거치며 별도의 팀이 필요한 기술 인프라를 설정할 수 있도록 추가 수정을 잠시 중단합니다. 일반적으로 업데이트된 버전이 배포되는 데 몇 주가 소요됩니다.

많은 기업의 문제는 AI 개발 노력을 조기에 포기하고 확장 가능한 기술과 문화적 관행을 중시하는 경쟁업체에 밀려나는 것입니다.

조직은 DevOps 문화와 고급 기술을 결합하여 완전히 자동화된 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 수익성이 높은 자동화 기회를 식별하고 활용하면 효율성과 생산성이 크게 향상될 수 있습니다.

개발자는 IT 아키텍처에 고급 자동화 테스트를 통합해야 합니다. AI 개발 워크플로우를 혁신하려면 지속적인 제공이 필수적이며 고품질 솔루션 및 서비스 출시를 가속화해야 합니다.

이 프레임워크 내에서 개발 팀은 데이터로부터 신속하게 통찰력을 얻어 개발 및 성능에 영향을 미치는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

서명 해제

DevOps에 AI를 통합하면 소프트웨어 배포 및 운영에 혁명이 일어나고 있습니다. 개발팀과 운영팀 간의 효율성, 안정성, 협업이 향상됩니다. 기술이 발전함에 따라 DevOps에 AI를 수용하면 데이터 준비 및 모델 구축 속도가 빨라지고 효율적인 AI 확장 작업이 보장됩니다. 따라서 기업은 AI 운영화를 핵심 비즈니스 목표 중 하나로 삼는 것을 고려해야 합니다.